既然我们需要 python 来爬虫，这需要在我们的本地搭建 python 环境。python 环境搭建很简单。如下：
设想这样一个案例，当前共享单车应用广泛，在很多城市都有大量的投放，一方面解决了人们的短途快速出行问题，一方面对环境保护做出了贡献。但对于单车公司来说，如何确保单车投放在人们需要的地方？大量的共享单车聚集在市中心，且在雨雪等恶劣天气，人们又不会使用。
将requests、正则表达式的基本用法等知识点串联起来，实现一个完整的网站爬虫。
您有没有想过程序员如何构建用于从网站中提取数据的网络抓取工具？如果你有，那么这篇文章就是专门为你写的。我们生活在一个数据驱动的世界已经不是什么新闻了，企业需要的大部分数据都只能找到。通过使用称为网络抓取工具的自动化机器人，您可以高速从网站中提取所需的数据。谷歌、雅虎、Semrush、Ahref 和许多其他数据驱动的网站都是如此。
原文标题：Using Scrapy to Build your Own Dataset 作者：Michael Galarnyk 翻译：李清扬 全文校对：丁楠雅 本文长度为2400字，建议阅读5分钟 数据科学中，数据的爬取和收集是非常重要的一个部分。本文将以众筹网站FundRazr为例，手把手教你如何从零开始，使用Python中非常简便易学的Scrapy库来爬取网络数据。 用Python进行网页爬取 当我开始工作时，我很快意识到有时你必须收集、组织和清理数据。 本教程中，我们将收集一个名为FundRa
当谈到Python爬虫技术与Django项目结合时，我们面临着一个引人入胜又具有挑战性的任务——如何利用爬虫技术从网络上抓取数据，并将这些数据进行有效地处理和展示。在本文中，我将为您介绍Python爬虫技术在Django项目中的数据抓取与处理流程。
图片来自https://www.freestock.com/free-photos/illustration-english-window-blue-sky-clouds-41409346
Jupyter Notebook是一个开源的交互式Web应用程序，允许您使用40多种编程语言编写和运行计算机代码，包括Python，R，Julia和Scala。来自Project Jupyter的产品，Jupyter Notebook对于迭代编码非常有用，因为它允许您编写一小段代码，运行它并返回结果。
我想在我的个人网站上展现我在Github上提交代码的组织名称，并且不用我手动更新提交记录的变化。Github提供了读取数据的API，但是，不能体现出我想一些开发组织提交的代码。这就是我之所以要爬取那些信息的原因。本文的代码仓库：https://github.com/DahlitzFlorian
前段时间发布了一篇文章介绍一个新兴的类似 Selenium、Pyppeteer 的自动化爬取工具，叫做 Playwright，文章见：强大易用！新一代爬虫利器 Playwright 的介绍
近年来，随着互联网行业的发展，互联网的影响力逐渐上升。这也归功于技术水平的提高，研发出了越来越多用户体验良好的应用程序。此外，从网络应用程序的开发到测试，自动化在整个过程中的使用也越来越普及。网络爬虫工具越发流行。
首先是对书上案例进行学习，了解如何定位网站中我们需要的信息，并使用re提供的正则表达式匹配我们的信息。然后为了加快爬虫速度，我们使用了多进程multiprocessing。最后进入实战，对真实的网站进行爬取。在实战中，我们遇到了一些新问题，需要处理网站的反爬虫机制。
来源 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） 翻译 | 张建军 【磐创AI导读】：本文详细介绍了Jupyter Notebook的各种用法。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。 【介绍】Jupyter Notebook 是一个 Web 应用程序，便于创建和共享文学化程序文档，支持实时代码、数学方程、可视化和 Markdown，其用途包括数据清理和转换、数值模拟、统计建模、机器学习等等。目前，数据挖掘领域中最热门的比赛 Kaggle 里的资料都是 Jupyter 格式。对于机器学习新
【导读】Jupyter Notebook 是一个 Web 应用程序，便于创建和共享文学化程序文档，支持实时代码、数学方程、可视化和 Markdown，其用途包括数据清理和转换、数值模拟、统计建模、机器学习等等。目前，数据挖掘领域中最热门的比赛 Kaggle 里的资料都是 Jupyter 格式。对于机器学习新手来说，学会使用 Jupyter Notebook 非常重要。
翻译 | 张建军 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） 【人工智能头条导读】Jupyter Notebook 是一个 Web 应用程序，便于创建和共享文学化程序文档，支持实时代码、数学方程、可视化和 Markdown，其用途包括数据清理和转换、数值模拟、统计建模、机器学习等等。目前，数据挖掘领域中最热门的比赛 Kaggle 里的资料都是 Jupyter 格式。对于机器学习新手来说，学会使用 Jupyter Notebook 非常重要。 下面这篇 Jupyter Notebook 入门指
Playwright 是微软在 2020 年初开源的新一代自动化测试工具，它的功能类似于 Selenium、Pyppeteer 等，都可以驱动浏览器进行各种自动化操作。它的功能也非常强大，对市面上的主流浏览器都提供了支持，API 功能简洁又强大。虽然诞生比较晚，但是现在发展得非常火热。
之前我们介绍了 ajax-hook 来实现爬虫的过程中截获 Ajax 请求，在这里再另外介绍一个工具 BrowserMob Proxy，利用它我们同样可以实现 Selenium 爬虫过程中 Ajax 请求的获取。
AI 开发者按：大多数有抱负的数据科学家是通过学习为开发人员开设的编程课程开始认识 python 的，他们也开始解决类似 leetcode 网站上的 python 编程难题。他们认为在开始使用 python 分析数据之前，必须熟悉编程概念。
IPython，可从 ipython.org 获得，是一个免费的开源项目 ，可用于 Linux，Unix，MacOSX， 和 Windows。 IPython 作者仅要求您在使用 IPython 的任何科学著作中引用 IPython。 IPython 提供了用于交互式计算的架构。 该项目最值得注意的部分是 IPython shell。 IPython 提供了以下组件，其中包括：
在 scrapy_test 项目中的目录 spiders 中创建文件 quotes_spider.py
这个工具使用很简单，应该稍微看一下就能上手使用了，可以采集某个视频作者的全部作品，包括图集，具体就不多介绍。
大多数有抱负的数据科学家是通过学习为开发人员开设的编程课程开始认识 python 的，他们也开始解决类似 leetcode 网站上的 python 编程难题。他们认为在开始使用 python 分析数据之前，必须熟悉编程概念。
这一篇是 JavaScript 逆向爬取的第二篇。那么接下来我为大家缕顺一下学习顺序。
人们在网上首先发现你的地方是哪里？也许你的社交媒体是人们搜索你时首先发现的东西，亦也许是你为自己创建的投资组合网站。然而，如果你使用GitHub来分享你的代码并参与开源项目，那么你的GitHub个人主页可能是人们为了了解你而去的第一个地方。
介绍一个在GitHub上看到的通用的python爬虫，难度不大，是一个蛮好玩的点，顺便总结一下python爬虫的一些需要注意的点。
现在越来越多的网页都已经演变为 SPA 页面，而且越来越多的网站采用了各种 JavaScript 混淆和加密技术，这使得 JavaScript 逆向难度变得很大，Ajax 接口模拟爬取也变得越发困难，因此模拟浏览器爬取不失为一个不错的爬取方案。
作者：Vik Paruchuri@Dataquest.io 译者：cystone 校对：EarlGrey 写博客是证明你的实力、深入学习和建立读者群的好方法。有许多数据科学和编程类博客帮助他们的作者找
Medium上一位作者完成了一项全周期数据科学项目，从爬取数据到可视化全部都有，下面是作者记录的整个过程和自己的心得，大家一起来学习一下吧~
"LangChain 系列" 是一系列全面的文章和教程，探索了 LangChain 库的各种功能和特性。LangChain 是由 SoosWeb3 开发的 Python 库，为自然语言处理（NLP）任务提供了一系列强大的工具和功能。
这个项目的目标是为一个特定的目的地建立一个web scraper，它将运行和执行具有灵活日期的航班价格搜索（在您首先选择的日期前后最多3天）。它保存一个包含结果的Excel，并发送一封包含快速统计信息的电子邮件。显然，目的是帮助我们找到最好的交易！
这么简单的工具当然对环境的要求也很简单了，只需要一台能联网的电脑，一个版本不是很低的 Chrome 浏览器，具体的版本要求是大于 31 ，当然是越新越好了。目前 Chrome 的已经是60多了，也就是说这个版本要求也不是很高。
翻译：张睿毅 校对：吴金笛 本文约1500字，建议阅读5分钟。 本文为你介绍了构建数据科学项目中重要的思维能力及训练建议。 Joseph Barrientos 拍照于 Unsplash （链接：ht
之前做了个爬虫案例平台，https://scrape.center/，具体文章在 原创丨发布一个爬虫案例平台，帮助爬虫初学者进行练手。
随着各种大语言模型（LLM）的涌现和 AI 技术变得越来越普遍，大家对于向量数据库的需求也变得越来越多。作为大模型的记忆体，向量数据库不仅可以帮助解决 LLM 面临的最大问题——缺乏特定领域知识和最新数据，还可以赋能相似性搜索应用，如产品推荐、以图搜图、文本语义搜索等。
Pyppeteer 是一个 Python 库，可以控制无头 Chrome 或 Chromium 浏览器，并在网页加载过程中加载扩展来增强浏览器功能。Pyppeteer 提供了一个 API，让您可以与无头浏览器交互，完成网页抓取、自动化测试、网页截图或 PDF 生成等任务。加载扩展的功能可以让您在浏览器导航到网页时，运行自定义的 JavaScript 代码，从而改变浏览器的行为。您可以在页面加载之前对页面进行操作，例如修改 DOM（文档对象模型）、拦截网络请求、注入其他脚本等。一些常见的加载扩展的用例有：
尽管许多程序员选择使用 IDE（Integrated Development Environment，集成开发环境）工作，但也有一些程序员（包括我）喜欢探索 IDE 中不同的可能性。这种探索并不只是因为酷，还是因为每个流行的 IDE 都有其独特的功能，而我的很多项目都是跟同事合作的，这些同事可能使用不同的 IDE，为了在项目中互相配合，我会尽量用他们的「语言」。
上一篇文章再见 HTTP 1.1，怎样把网站升级成 HTTP 2？介绍了如何升级网站到 HTTP/2.0，但是实际上并没有显式地声明禁用 HTTP 1.x 的请求。
作者：曼纽尔·阿米纳特吉（Manuel Amunategui）、迈赫迪·洛佩伊（Mehdi Roopaei）
爬虫就是Scrapy用来从网站抓取数据的类，它们都继承于scrapy.Spider类。
在上一节总结一些网站加密和混淆技术中，我们介绍了网页防护技术，包括接口加密和 JavaScript 压缩、加密和混淆。这就引出了一个问题，如果我们碰到了这样的网站，那该怎么去分析和爬取呢？
CDH集群中可以使用Hue访问Hive、Impala、HBase、Solr等，在Hue3.8版本后也提供了Notebook组件（支持R、Scala及python语言），但在CDH中Hue默认是没有启用Spark的Notebook，使用Notebook运行Spark代码则依赖Livy服务。在前面Fayson也介绍了《Livy，基于Apache Spark的开源REST服务，加入Cloudera Labs》、《如何编译Livy并在非Kerberos环境的CDH集群中安装》、《如何通过Livy的RESTful API接口向非Kerberos环境的CDH集群提交作业》、《如何在Kerberos环境的CDH集群部署Livy》、《如何通过Livy的RESTful API接口向Kerberos环境的CDH集群提交作业》、《如何打包Livy和Zeppelin的Parcel包》和《如何在CM中使用Parcel包部署Livy及验证》，本篇文章Fayson主要介绍如何在Hue中添加Notebook组件并集成Spark。
我们是谁？ 萌新！ 我们要什么？ 学习爬虫！ 什么时候要？ 天天要！ 其实一个爬虫无非就三步：下载数据、解析数据、保存数 本文提供一个代码示例，分别展示这三步骤 1 下载数据 def dowmlpad
作者 | 曼纽尔·阿米纳特吉（Manuel Amunategui）、迈赫迪·洛佩伊（Mehdi Roopaei）
通常，很容易将性能理解错。对于Scrapy，几乎一定会把它的性能理解错，因为这里有许多反直觉的地方。除非你对Scrapy的结构有清楚的了解，你会发现努力提升Scrapy的性能却收效甚微。这就是处理高性能、低延迟、高并发环境的复杂之处。对于优化瓶颈， Amdahl定律仍然适用，但除非找到真正的瓶颈，吞吐量并不会增加。要想学习更多，可以看Dr.Goldratt的《目标》这本书，其中用比喻讲到了更多关于瓶延迟、吞吐量的知识。本章就是来帮你确认Scrapy配置的瓶颈所在，让你避免明显的错误。
Beautiful Soup是一个Python库，它将HTML或XML文档解析为树结构，以便于从中查找和提取数据。它通常用于从网站上抓取数据。
参赛选手使用 Notebook 训练赛事任务，如何获取赛题数据？ 赛题数据文件 Dataset 已内置在 TI-ONE Notebook 里。 参赛选手使用 Notebook 参加比赛，如何提交大赛结果？ 参赛选手在使用 Notebook 时，可将训练结果指定路径存放在 COS 存储桶里，然后在 COS 存储桶里获取结果文件的对象地址，并在大赛官网提交。 如何在两个 Notebook 实例之间迁移数据？ 请参考：https://cloud.tencent.com/developer/article/1649
自从2011年 Google Web Search API 被弃用以来，我一直在寻找其他的方法来抓取Google。我需要一种方法，让我的 Python 脚本从 Google 搜索中获取链接。于是，我自己想出了一种方法，而本文正是通过 requests 和 Beautiful Soup 抓取 Google 搜索的快速指南。
参赛选手使用 Notebook 训练赛事任务，如何获取赛题数据？ 赛题数据文件 Dataset 已内置在 TI-ONE Notebook 里。 参赛选手可打开内置在 Notebook 里的 Readme 文件，学习如何访问 Dataset。 参赛选手使用 Notebook 参加比赛，如何提交大赛结果？ 参赛选手在使用 Notebook 时，可将训练结果指定路径存放在 COS 存储桶里，然后在 COS 存储桶里获取结果文件的对象地址，并在大赛官网提交。 如何在两个 Notebook 实例之间迁移数据？ 请
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